Java 通过手写分布式雪花SnowFlake生成ID方法详解

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• SnowFlake算法
• SnowFlake优点
• SnowFlake不足

SnowFlake算法

SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

分为四段：

第一段： 1位为未使用，永远固定为0。

（因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用正整数，所以最高位固定为0 ）

第二段： 41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)

第三段： 10位为workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）

(这里的10位又分为两部分，第一部分5位表示数据中心ID（0-31）第二部分5位表示机器ID（0-31）)

第四段： 12位为毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

代码实现：

import java.util.HashSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class SnowFlake {

    //时间 41位
    private static long lastTime = System.currentTimeMillis();

    //数据中心ID 5位(默认0-31)
    private long datacenterId = 0;
    private long datacenterIdShift = 5;

    //机房机器ID 5位(默认0-31)
    private long workerId = 0;
    private long workerIdShift = 5;

    //随机数 12位(默认0~4095)
    private AtomicLong random = new AtomicLong();
    private long randomShift = 12;
    //随机数的最大值
    private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);

    public SnowFlake() {
    }

    public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){
        if (workerIdShift < 0 ||
                datacenterIdShift < 0 ||
                workerIdShift + datacenterIdShift > 22) {
            throw new IllegalArgumentException("参数不匹配");
        }
        this.workerIdShift = workerIdShift;
        this.datacenterIdShift = datacenterIdShift;
        this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift;
        this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);
    }

    //获取雪花的ID
    private long getId() {
        return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) |
                workerId << (datacenterIdShift + randomShift) |
                datacenterId << randomShift |
                random.get();
    }

    //生成一个新的ID
    public synchronized long nextId() {
        long now = System.currentTimeMillis();

        //如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回
        if (now > lastTime) {
            lastTime = now;
            random.set(0);
            return getId();
        }

	//将最后的随机数，进行+1操作
        if (random.incrementAndGet() < maxRandom) {
            return getId();
        }

        //自选等待下一毫秒
        while (now <= lastTime) {
            now = System.currentTimeMillis();
        }

        lastTime = now;
        random.set(0);
        return getId();

    }

    //测试
    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake();
        HashSet set = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            set.add(snowFlake.nextId());
        }
        System.out.println(set.size());
    }

}

代码中获取id的方法利用位运算实现

 1  |                    41                        |  5  |   5  |     12      

   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //41位的时间

   0|000000‭0 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5位的数据中心ID

   0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5为的机器ID

or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|‭0000 00000000‬ //12位的sequence

------------------------------------------------------------------------------------------

   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|‭0000 00000000‬ //结果：910499571847892992

SnowFlake优点

所有生成的id按时间趋势递增

整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

SnowFlake不足

由于SnowFlake强依赖时间戳，所以时间的变动会造成SnowFlake的算法产生错误。

到此这篇关于Java 通过手写分布式雪花SnowFlake生成ID方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Java SnowFlake内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！